一、引言
　　
　　華能德州電廠Ⅰ期和Ⅱ期的4臺300MW機組的DCS采用新華公司的XDPS-400，其鍋爐的再熱汽溫控制采用的是常規的PID串級調節系統，通過調節噴水調節閥調整減溫水流量來實現對再熱汽溫度的控制。但因為300MW機組鍋爐再熱汽溫是一個典型的大遲延、多輸入、單輸出系統，不僅其數學模型難以測定，而且影響再熱汽溫度的因素較多并且具有一定的隨機性，使得常規的PID串級調節系統不能滿足生產實際的要求。
　　
　　模糊控制技術（FLC）自1964年出現以來，擺脫了數學模型的束縛，以其較強的魯棒性、智能性得以迅速發展和普及，開辟了一條自動控制的新途徑，各種模糊控制器相繼出現并在實際應用中取得了較好的效果，在許多高精度的隨動系統中，也常采用復合型的FUZZY控制器。
　　
　　本文詳細介紹采用模糊控制（FLC）技術在德州電#1機組A再熱汽溫度控制中的成功應用，獲得了優于PID控制的效果，有利于提高機組的效率和減輕運行人員的工作負荷。
　　
　　二、模糊控制器（FLC）的設計
　　
　　首先給出模糊控制器的原理方框圖如下:　　
　　如圖1所示，E表示再熱汽溫度與設定溫度的差，既E=T-Tsp,EC表示E的變化率，U表示控制量。FLC采用模糊查詢表方式。其中kl、k2、k3是三個比例因子，用于調整控制精度。
　　
　　2.1數據庫設計
　　
　　2.1.1模糊變量及其論域的確定
　　
　　由圖1可知，本模糊控制器的模糊變量有3個，分別是再熱汽溫度的誤差E、溫度誤差的變化率EC和控制量U。它們進人模糊控制器之前首先要完成量化、量程轉化和模糊化。下面分別介紹它們的論域、模糊空間相隸屬度函數的確定。
　　
　　對于溫度誤差E，一般要求在±5℃以內，首先將其離散化為[-5-4-3-2-1012345];同時確定模糊變量E的論域也為[-5-4-3-2-1012345]。論域確定之后，將其模糊空間劃分為EPB,EPM，EPS，EPO,ENS,ENM,ENB等7個模糊子集，分別表示正大，正中，正小，0，負大，負中，負小等7個模糊集合。比例因子k1初步確定為1.3左右。
　　
　　同理，把誤差變化率EC的論域和模糊空間確定為:
　　
　　[-5-4-3-2-1012345]
　　
　　ECPB，ECPM，ECW，ECm，ECNS，EC-NM，ECNB;
　　
　　比例因子k2初步確定為60左右，以反映溫度每分鐘的變化情況。
　　
　　把控制變量U的論域和模糊空間確定為:
　　
　　[-5-4-3-2-1012345]
　　
　　UPB，UPM，UPS，U叨，UNS，ENM，UNB
　　
　　比例因子k3初步確定為誤差的函數似實現非線性控制。
　　
　　2.1.2隸屬函數的確定
　　
　　隸屬函數的確定是模糊邏輯和模糊運算的基礎。本控制器采用三角函數作為隸屬函數。對于模糊變量再熱汽溫度誤差信號E和誤差變化率信號EC，為了提高0附近小誤差和小誤差變化時的精度，減小模糊控制器的死區，采取非均勻型和非對稱型的隸屬曲線，即在0附近曲線較其它范圍窄。同時為了滿足相容性的要求，采用不對稱的三角函數。誤差論域E和誤差變化率論域EC的隸屬函數相同。如下圖所示:　　
　　模糊變量控制量U論域的隸屬函數也采用三角函數，與E和EC不同的是U采用的是對稱的三角函數。如下圖所示;　　
　　2.1.3模糊化和反模糊化方法
　　
　　2.1.3.1模糊化
　　
　　常用的模糊化方法有兩種，一種是單點模糊集，一種是將量模糊化為在論域上占據一定寬度的模糊子集。本文采用單點模糊集。因為它的自然性和處理上的方便而得以在FLC的應用中常常被采用。
　　
　　例如再熱汽溫溫度的誤差信號E經過離散化處理后其值為4，則該信號模糊化后其模糊變量為E1=0/-5+0/-4+0/-3+0/-2+0/-1+0/0+0/1+0/2+0/3+1/4+5/0。
　　
　　2.1.3.2反（解）模糊化
　　
　　反（解）模糊化是模糊化的逆過程，也稱為模糊判決。常用的有四種方法.1zui大隸屬度法，2平均zui大隸屬度法，3重心法，4取中位法。本文采用重心法，就是控制作用論域上的點"EU以控制作用模糊集的隸屬度U（u）為權系數進行加權平均而得反模糊結果。公式表示如下:
　　
　　Uo=∑U（ui）ui∑U（ui）
　　
　　2.2規則庫的設計
　　
　　確定了FLC的模糊變量、論域和模糊空間后，就需要確定FLC的判決推理方式。本模糊控制器采用ifEandECthanU式的規則形式。展開后描述如下:
　　
　　ifE=EPBandEC=ECPBthanU=PBOr
　　
　　ifE=EPBandEC=ECPMthanU=PBOr
　　
　　ifE=ENBandEC=ECNBthanU=UNBOr
　　
　　因為E和EC這兩個模糊變量可分別屬于由7個模糊子集構成的模糊空間，故可以得到7，7=49條規則，在該規則的映射下，轉換到U這個模糊變量所屬于的模糊空間。將以上規則轉化為表格表示如下:　　
　　2.3模糊推理機制和模推理算法
　　
　　本模糊控制器的模糊推理機制采用Mamdmi模糊推理法，即采用取大一取小算法，根據規則庫計算出模糊蘊涵表達的模糊關系R，通過R實現由E和EC到U的映射，獲得控制變量u后反模糊求宜施加于執行器的控制量。本文采用離線查表法，就是事先計算出各種可能的輸人的各種組合對應不同的輸出控制量，將結果存放在一個叫做模糊查詢表的二維表中。具體計算過程省略，直接給出計算結果模糊查詢表如下:　　
　　本模糊查詢表構成模糊邏輯控制器的核心。它與kl、k2、k3共同構成FLC的主體，將誤差E及其變化率EC分成121種情況，分別施加不同的控制:而且可以實現對不同的情況分配不同的放大系數。
　　
　　三、模糊控制系統的設計
　　
　　因為再熱汽溫大遲延的客觀存在，前饋信號一定要存在;為了避免噴水后汽溫的大幅波動，減小過度過程的震蕩，提高過度過程的品質，在模糊變量EC中增加一定量的噴水后汽溫的微分信號，這樣EC實際變成了個復合信號;為了消除穩態誤差，則需要積分器的存在，但其作用程度要加以限制。這樣控制系統采用帶前饋的FUZZYPID復合型控制器，而且FLC采用的模糊變量EC是個復合信號，實現了定的協調性。具體方框圖如下所示:　　
　　四、結論
　　
　　運用模糊控制理論的模糊控制器FLC具有較強的魯棒性、一定的智能性和非線性;通過規則庫和隸屬度函數的設計，容易融迸運行人員的經驗，適合運用在對鍋爐再熱汽溫的自動控制系統中。
　　
　　在實際運行過程中，通過比較A、B再熱汽溫調節效果，模糊控制系統的調節品質優于PID的調節效果。在運行工況比較穩定時，溫度誤差小于±2℃;在運行工況變化時，模糊控制下汽溫zui大偏差明顯小于PID的調節下汽溫的zui大偏差。
　　
　　[參考文獻]
　　
　　[1]趙振宇等，模糊理論和神經網絡的基礎與應用，清華大學出版社。
　　
　　[2]李凡，模糊專家系統，華中理工大學出版社。
　　
　　[3]田沛等，大時延熱工過程的模糊控制，華北電力學院。
　　
　　[4]張正斌等，模糊控制工程，重慶大學出版社。
　　
　　[5]曹云娟等，仿人工智能控制理論及在電廠中的應用，中國電力。